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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 2 件
MLX 徹底解剖 — Apple Silicon 専用 ML フレームワーク、統合メモリ・遅延グラフ・Mac ネイティブのワークフロー (2026 ハンズオン)
MLX は、PyTorch と JAX を作った Apple の ML チームが、今度は Apple Silicon だけのために書き直した配列フレームワークだ。中核となる命題はひとつ — M シリーズの GPU は CPU と同じ RAM を使う、つまりホストとデバイスの間に複製がない (統合メモリ)。本記事は、その統合メモリ命題、遅延 (lazy) 計算グラフ、mlx-lm・mlx-vlm・mlx-data サブパッケージ、Pyth
2026-05-14 · 28 分で読めます #mlx#apple-silicon#ml-framework#unified-memory#metalトスバンク ML Backend Engineer合格ガイド：サーバーアーキテクチャ・MLサービング・学習ロードマップ
トスバンク ML Service TeamのML Backend Engineer JDを完全分析。堅牢なサーバーアーキテクチャ、大規模トラフィック処理、AIモデルサービング、K8s運用、MSA分散トレーシングまで。
2026-03-21 · 46 分で読めます #ml-engineering#backend#tossbank#kubernetes#python